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AppSo 2017-7-13 07:49

Google 调教了人工智能,让你想要的 App 来找你 2 | 灵感早读

Google 为了让大众发掘商店更多有趣应用,在人工智能方面下足了功夫。AppSo(公众号 AppSo)本次获得授权翻译系列文章,告诉你 Google 如何调教人工智能,让 Google Play 为你精准推荐 app。系列文章共有 3 篇,本文第 2 篇。

在本系列的第一篇文章中,我们利用机器学习算法把 Google Play 应用商店搜索功能打磨得更加人性化,使得更多应用在搜索时被发掘。

在这篇文章里,我们讨论如何利用你下载和使用过的 app,在机器学习算法的帮助下为你提供 app 私人推荐。

根据搜索主题提供最佳结果,只是我们服务大众的目标之一,而推荐更有用更相关的应用给大众,也是我们的 app 挖掘团队的重要目标。

为了针对私人推荐应用,必须把大家的口味考虑在内,如果不这么做,每个人看到的「你也许喜欢」推荐栏目将会雷同。

挖掘每个人的口味差别,除了需要了解一个 app 是做什么的,还得分析每个人使用 app 的场景。例如,对于一个科幻游戏死忠,相似的游戏推荐也许会让他感兴趣,但如果某人安装了一个健身 app,继续推荐五个健身 app 还不如推荐一个健康食谱 app。

鉴于人们更偏爱与现有应用互补的 app,我们除了推荐主题相符的 app(相似的应用),还推荐关系互补的 app(你也许还喜欢)。

在你安装前与安装 app 时,都会有「相似的应用」与「你也许还喜欢」的推荐。

App 之间的相关程度也是分析使用情景的重要指标之一。例如,一个搜索与安装不少高画质游戏的玩家,更倾向画质强的游戏。

所以当这个玩家安装了一款赛车游戏,「你也许还喜欢」会把画质强的游戏推荐排在前头。这种程度的私人推荐十分有效,因为应用的特点与玩家的偏好相契合。

为了在相似应用方面做推荐,我们采用了两种方法:

  • 生成推荐应用:除了相似应用推荐,这个方法会生成其它人下载的潜在相关应用。
  • 排序推荐应用:利用机器学习算法重排推荐应用的呈现顺序。

生成推荐应用

算法在寻找相关性强的应用时,通常转化为一个邻近值查找问题:假设有一个应用 X,求得离这个应用 N 个最近的结果。通过数据统计可以简单地解决这个问题,例如很多人安装了 X 和 Y 应用,那么 Y 就是 X 的候选推荐应用。

然而这个问题棘手的地方在于,机器学习算法要处理的数据庞大,想让算法高效地学习与生成结果十分困难。如今 Google Play 有超过一百万个应用,那么要处理的数据将超过一万亿。

为了解决数据庞大的问题,我们训练了一个深度神经网络算法,根据你已安装的应用预测下一个要安装的应用。这个算法的训练结果,直接代表你所偏好的应用类型,达到数据空间降维效果,如此一来在训练结果中进行邻近值搜寻,便能大大减少算法的计算量。

AppSo(公众号 AppSo)注:举个不严谨的例子,想找一款游戏既要风格可爱,又要玩法休闲,还不如直接从消除游戏里挑选快。

排序推荐应用

上述算法只是生成候选的推荐应用,而我们的目的是给候选应用的相关度打分再做排序,使得排序结果既符合你的偏好,也与你所安装的应用相关

为了实现这个目标,我们把推荐应用的特征提取出来,利用另一个算法根据即时情境(你的地域、语言、搜索内容等等)来预测你对推荐应用的接受程度。

为推荐应用重新排序,与筛选推荐应用的价值一样巨大,是你在商店中发掘应用的重要途径之一。相比未排序的推荐,「你也许还喜欢」中的应用安装率上升了 20%,而这个过程无人察觉。

在本系列文章的第三篇中,我们将讨论如何利用机器学习算法,解决搜索与私人推荐功能被恶意利用的难题。

致谢

以上研究是 Google Play 团队与 Halit Erdogan、Mark Taylor、Michael Watson、Huazhong Ning、Stan Bileschi、John Kraemer、和 Chuan Yu Foo 的合作成果。译者李煜阳。

延伸阅读:
Google 开发者(公众号谷歌开发者):Google 发布 AIY 项目,让你来 DIY 人工智能

本文由让手机更好用的 AppSo 授权翻译出品,关注公众号 AppSo,回复「智能时代」告诉你,人工智能时代,怎么设计才能做出好产品

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